Concerts, livres, pièces de théâtre, expositions, coups de cœur artistiques, littéraires, musicaux… Qui parmi nous n’a pas déjà partagé ses goûts en famille ou entre amis en diffusant des données sur la toile ?

À travers ces nouveaux usages et cette nouvelle masse de données, la culture se retrouve au cœur d’un nouvel écosystème : celui de la production et de la diffusion de données personnelles.

Le Big Data apporte ainsi de nouvelles perspectives à la diffusion des œuvres culturelles. À l’heure où la valorisation de l’expérience utilisateur est un facteur clé de la transformation numérique, collecter et analyser les préférences et consommations culturelles de chacun, comprendre les groupes de personnes ayant des intérêts communs, ne permettrait-il pas de proposer des offres et des contenus de plus en plus adaptés à nos envies ?

L’exemple des musées : Le Big Data au service de la diversification des offres et de la connaissance des publics.

Le Dallas Museum of Art abrite une collection de 22 000 objets et attire majoritairement des publics locaux, la ville n’étant pas une destination touristique.

En 2013, l’institution a décidé de capitaliser sur ses données visiteurs et de construire une stratégie de développement soutenue par le Big Data.

L’institution est alors confrontée à une fréquentation stagnant à 500 000 visiteurs et manquant de diversification. L’objectif est double :

• La stratégie externe vise à attirer de nouveaux visiteurs, à créer des expériences utilisateurs participatives et à fidéliser les publics.
• En interne, le musée souhaite améliorer sa performance et notamment l’efficacité de ses équipes en s’appuyant sur des indicateurs de performance définis par les données collectées et analysées.

En 2013, la plateforme The DMA Friends est lancée et propose aux visiteurs des contenus adaptés à leur profil en temps réel. L’accès est gratuit suite aux renseignements de données sociologiques et démographiques. Une fois membre de la plateforme, l’utilisateur accède à des parcours de visite personnalisés selon ses préférences : visites en famille, en couple, seul, pour les néophytes ou amoureux de l’art, tout est possible.

Basés sur le principe de la gamification, ces parcours permettent de gagner des badges donnant accès à des récompenses. L’affectation des parcours de visite se fait sur la base des informations renseignées par le visiteur en amont. Par exemple, le parcours « collectionneur », invite de manière digitalisée, à sauvegarder le plus d’œuvres d’art possible sur l’espace personnel mis à disposition sur la plateforme. Le badge associé gagné, le visiteur pourra se voir offrir notamment des catalogues d’exposition, un parcours de visite atypique tel les réserves du musée ou encore des réductions en boutique. Les contenus sont ainsi structurés selon les goûts et les envies de chacun et permettent aux utilisateurs d’être acteur de leur expérience de visite.

Le retour sur investissement de cette opération est fructueux : en près d’un an, plus de 50 000 personnes se sont inscrites et l’institution a doublé sa fréquentation. 40 % des visiteurs sont revenus deux à trois fois au musée et le dispositif a été lancé dans d’autres musées américains, ce qui permet aux partenaires de croiser leurs données et d’appliquer le programme à des structures et business model différents.

Le musée a utilisé plusieurs outils combinés qui lui ont permis de mesurer comment le visiteur était présent dans le musée ou sur le web. La collecte et l’analyse des données fournies par l’outil Chartio a permis des changements organisationnels et stratégiques pour améliorer la performance de l’institution :

• Un ajustement dans la production de contenus et la programmation des expositions grâce à une meilleure connaissance des visiteurs fidélisés ou des prospects. Le musée connaît désormais les œuvres et / ou les activités favorites des visiteurs, mais aussi les parcours qu’ils préfèrent selon leur profil.
• Une meilleure affectation des équipes rendue possible par l’analyse des flux de fréquentation. Les équipes affectées au développement des publics ont notamment été renforcées.

Face au succès de ce projet, la plateforme a d’ailleurs été prototypée pour d’autres musées américains selon leurs spécificités (modèle économique, diversité des utilisateurs etc.) L’objectif est désormais d’instaurer, entre les différentes organisations, un partage des meilleures pratiques.

Ainsi, l’ultra-personnalisation des parcours de visite rendue possible par la data culturelle impacte-t-elle l’organisation d’un musée et challenge les politiques de développement des publics, impliquant de re-penser l’accès aux contenus, la médiation et la valorisation des œuvres comme en témoigne l’exemple du Dallas Museum of Art.

En synthèse

Propre à chaque individu, polymorphe et multisectorielle, la donnée culturelle structure un profil propre à chaque visiteur ce qui permet de proposer d’importantes opportunités de développement :

• Pour les utilisateurs, afin de créer des expériences parfaitement adaptées à leurs besoins et à leurs goûts.
• Pour les organisations culturelles, leur permettant d’adapter les contenus aux besoins des utilisateurs, d’améliorer la performance et de développer de nouveaux services.
• Pour les autres secteurs souhaitant l’utiliser à bon escient : développement d’offres personnalisées basés sur l’analyse de données culturelles, anonymisées ou utilisées après accord des usagers pour des événements sportifs, des projets Smart Cities, ou de logistique urbaine par exemple.

Par où commencer ?

La mise en œuvre d’une stratégie Big Data repose sur 3 étapes clefs :

• • 1. Explorer les différents scénarii où la donnée culturelle peut être utilisée pour apporter de la valeur (méthodologie transverse de travail, modification de la chaîne de valeur et des business model, nouveaux usages).
  • 2. Introduire des modèles de partenariats et collaborations innovants (smart city, innovation lab) pour exploiter ces données et imaginer de nouveaux cas d’usage.
  • 3. Innover en produisant de nouveaux produits ou services basés sur l’usage de la donnée culturelle.

Deloitte a déjà accompagné le secteur culturel sur des thématiques digitales : valorisation numérique du patrimoine d’institutions culturelles ou encore développement d’applications dédiées au monde culturel.

Ainsi l’application ArtTracktive, application dont le proof of concept a été apporté par l’équipe de développement Blockchain de Deloitte, est basée sur le principe de la Blockchain, et propose un registre distribué et sécurisé permettant de tracer la provenance et la localisation des œuvres d’art de valeur.

Sources :

The DMA Friends, https://www.dma.org/visit/dma-friends, (en ligne).

Robert Stein, http://rjstein.com/portfolio/charting-the-course-using-data-in-the-museum-to-explore-innovate-and-reach-new-audiences/, (en ligne).

DMA, https://www.dma.org/press-release/dallas-museum-art-s-dma-friends-program-home-100000-members, (en ligne).

CNIL, https://www.cnil.fr/fr/adoption-du-reglement-europeen-par-le-parlement-europeen-un-grand-pas-pour-la-protection-des-donnees, (en ligne).

Deloitte, https://www2.deloitte.com/lu/en/pages/technology/articles/blockchain-proof-concept-solve-traceability-issues-art.html, (en ligne).